論文の概要: Multi-person 3D Pose Estimation in Crowded Scenes Based on Multi-View Geometry

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2007.10986v1
• Date: Tue, 21 Jul 2020 17:59:36 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-11-08 05:16:13.184798
• Title: Multi-person 3D Pose Estimation in Crowded Scenes Based on Multi-View Geometry
• Title（参考訳）: 多視点幾何学に基づく群集シーンの多人数3次元空間推定
• Authors: He Chen, Pengfei Guo, Pengfei Li, Gim Hee Lee, Gregory Chirikjian
• Abstract要約: マルチパーソナライズされた3次元ポーズ推定手法における特徴マッチングと深さ推定のコアは、エピポーラ制約である。 スパサーの群衆シーンにおけるこの定式化の良好なパフォーマンスにもかかわらず、その効果はより密集した群衆の状況下でしばしば挑戦される。 本稿では,マルチパーソン3次元ポーズ推定式から脱却し,群衆ポーズ推定として再編成する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 62.29762409558553
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Epipolar constraints are at the core of feature matching and depth estimation in current multi-person multi-camera 3D human pose estimation methods. Despite the satisfactory performance of this formulation in sparser crowd scenes, its effectiveness is frequently challenged under denser crowd circumstances mainly due to two sources of ambiguity. The first is the mismatch of human joints resulting from the simple cues provided by the Euclidean distances between joints and epipolar lines. The second is the lack of robustness from the naive formulation of the problem as a least squares minimization. In this paper, we depart from the multi-person 3D pose estimation formulation, and instead reformulate it as crowd pose estimation. Our method consists of two key components: a graph model for fast cross-view matching, and a maximum a posteriori (MAP) estimator for the reconstruction of the 3D human poses. We demonstrate the effectiveness and superiority of our proposed method on four benchmark datasets.
• Abstract（参考訳）: エピポーラ制約は、現在の多人数マルチカメラ3次元ポーズ推定法における特徴マッチングと深さ推定の核心である。 スパサーの群衆シーンにおけるこの定式化の良好なパフォーマンスにもかかわらず、その効果は主に2つの曖昧さの源から、より密集した群衆の状況下でしばしば挑戦される。 1つ目は、ユークリッド距離が関節と極上線の間の単純な手がかりから生じる人間の関節のミスマッチである。 2つめは、最小二乗最小化として問題のナイーブな定式化によるロバスト性の欠如である。 本稿では,多人数3次元ポーズ推定定式化から脱却し,群集ポーズ推定として再構成する。 提案手法は, 高速なクロスビューマッチングのためのグラフモデルと, 3次元人間のポーズを再現するための最大後部推定器とから構成される。 提案手法の有効性と優位性を4つのベンチマークデータセットで示す。

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